Hindi işleme tesisi atık sularından ozonlama ile renk, KOİ ve bulanıklık giderimi: Box-Behnken yaklaşımı ve Monte Carlo simülasyonu

Authors : Musa BÜYÜKADA

Pages : 1282-1290

View : 8 | Download : 8

Publication Date : 2020-12-07

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmanın amacı Box Behnken tasarımı insert ignore into journalissuearticles values(BBT); temelli deneyler rehberliğinde ozonlama süreci kullanarak Bolu ilinde yer alan yerel bir hindi işleme tesisi çıkış sularının; ileri arıtımını, ampirik olarak modellenmesi ve türetilen model ifadelerindeki belirsizliğin nicelleştirilmesini içermektedir. Deneysel işletme parametreleri olarak ozon dozu insert ignore into journalissuearticles values(OD, mg/L);, reaksiyon süresi insert ignore into journalissuearticles values(RT, dk); ve başlangıç pH’sı insert ignore into journalissuearticles values(pH); belirlenmiştir. 20 mg/L OD, 7.5 başlangıç pH’sı ve 60 dk RT şartlarında renk, KOİ ve bulanıklık giderimleri sırası ile %96.77, %96.07 ve %95.37 olarak elde edilmiştir. Bu sonuçlar ozonlamanın ilgili atık suların arıtımında etkin bir süreç olduğunu göstermiştir. BBT temelli ampirik modelleme çalışmaları neticesinde hem ilgili yanıt değişkenlerindeki değişkenliği ifade etmek insert ignore into journalissuearticles values(R2düz); hem de ilgili yanıt değişkenlerini tahmin etmek insert ignore into journalissuearticles values(R2tah); için ikinci mertebe çoklu doğrusal olmayan regresyon insert ignore into journalissuearticles values(ÇDOR); modelleri türetilmiştir. Bu bağlamda türetilen ÇDOR modellerine ait R2düz değerlerinin %99.81 ile %99.99 arasında, R2tah değerlerinin ise %99.36 ile %99.83 arasında değiştiği görülmüştür. Bu durum türetilen ÇDOR modellerinin oldukça yüksek bir tahmin gücü olduğunu göstermiştir. Son olarak türetilen ÇDOR modellerindeki belirsizlikler Monte Carlo insert ignore into journalissuearticles values(MC); simülasyonu ile ifade edilmeye ve nicelleştirilmeye çalışılmıştır. MC sonuçları, renk, KOİ ve bulanıklık giderimlerinde sırası ile yaklaşık %0.1, %0.09 ve %24 belirsizlik olduğunu ortaya koymuştur.
Keywords : Endüstriyel atık sular, Ozonlama, CYM, Regresyon, Belirsizlik analizi